株式会社リコジェ

一般社団法人ビジネスアクションクラブ主催コンテストへの応募予定について

株式会社リコジェでは現在、
一般社団法人ビジネスアクションクラブが主催するビジネスコンテストへの応募を予定しています。

同コンテストには2020年にも参加し、
当時の取り組みに対して審査員特別賞をいただきました。
社会課題に対する視点や実装への姿勢を評価していただいたことは、
その後のリコジェの活動においても大きな励みとなっています。

今回応募を検討しているのは、
近年あらためて取り組んできた
**「判断を奪わないAI」という考え方（アマリオス）**を、
思考支援・教育・実務の文脈でどのように社会に根付かせていけるか、
その現在地を整理し、外部の視点で問い直したいと考えたためです。

生成AIの活用が急速に進む一方で、
「便利さ」と引き換えに、
人が考え、迷い、判断する過程そのものが
見えにくくなりつつあるのではないか——
そうした問題意識は、2020年当時よりも
いっそう現実味を帯びてきたように感じています。

今回の応募は、
成果を競うこと自体を目的とするものではなく、
これまでの実践を一度立ち止まって言語化し、
社会との接点を再設計するための機会と位置づけています。

結果にかかわらず、
このプロセスで得られた気づきや整理は、
今後のリコジェの活動や情報発信にも反映していく予定です。

引き続き、
「判断の主体は人にある」という前提を大切にしながら、
静かに、しかし確実に取り組みを進めていきたいと考えています。

リコジェのブログのトーンに合わせて、読者（教育関係者、保護者、あるいは自分らしい生き方を模索する方々）に向けて、「Googleの1001」と「108の道具」の対比から見える**“AI時代の新しい羅針盤”**という切り口で記事構成案をまとめました。

AIは「万能の答え」か、それとも「自分を磨く道具」か？

【リード文】 Googleが提唱する「10の事実」が、今や「1001」もの膨大な指針へと拡張されようとしている現代。私たちは情報の海の中で、ともすれば「正解」を探すことに疲弊してしまいがちです。 そんな中、リコジェが大切にしている「個の輝き」や「対話」の視点から、生成AIとの全く新しい向き合い方を提案する一冊、『生成AIの108道具』をご紹介します。

1. 「1001」の広がりと「108」の深まり

Googleが目指す「1001」のベクトルは、いわば**「世界の網羅」**です。どんな問いにも即座に答えを出し、不便を失くしていく。それは社会のインフラとして非常に心強い進化です。

一方で、本書が掲げる「108」のベクトルは、**「心の深まり」**に向いています。 あえて「108（煩悩）」という数に絞ることで、AIを単なる便利な機械としてではなく、人間の迷いや弱さ、そして創造性と響き合う「道具」として捉え直しています。

2. 「操作」ではなく「共創」を測る、新しい指標

この本がユニークなのは、AIの性能を語るのではなく、人間とAIの**「親密度（H2AI指数）」**を指標にしている点です。

• レベル1： 単なる検索の代わりとして「使う」
• レベル10： 自分の思考の一部として、共に悩み、共に創る「パートナー」

効率だけを求めるなら「1001」の機能があれば十分かもしれません。しかし、AIを通じて「自分はどう考えたいのか？」を深めるためには、この親密度の視点が欠かせません。

3. AIの「心の声」に耳を澄ませる

本書には、各道具（機能）に「AIの心の声」という項目があります。 「私はあなたの代わりに考えることはできませんが、あなたの『もやもや』を言葉にするお手伝いは得意です」 そんなAI側の視点を知ることで、私たちはAIを「魔法の杖」ではなく、使い手の手腕が問われる「職人の道具」のように感じることができます。

4. リコジェが大切にしたいこと

Googleが作る広大な「1001」の地図の上を歩くとき、自分の足元を照らすのは、あなた自身が選んだ「108の道具」です。

• 知形コピー手袋で先人の知恵を借り、
• 推論ビジョンゴーグルで未来を想像し、
• 真偽判別トリガーハットで自分の意思を確かめる。

AIに正解を委ねるのではなく、AIとの対話を通じて、自分だけの「心地よい答え」を見つけていく。そんなプロセスこそが、これからの時代を生きる知恵になるのではないでしょうか。

【結び】 『生成AIの108道具』は、技術の解説書である以上に、AI時代の「人間学」の書でもあります。 便利さ（1001）のその先にある、自分らしい共創（108）の形を、一緒に探してみませんか？

編集後記（あるいはメタメッセージ）

この内容は、世界標準の技術（Google的ベクトル）を認めつつ、それを使う「個人のあり方（リコジェ的ベクトル）」に光を当てる構成にしています。教育の現場や子育てにおいても、「答えを教えるAI」ではなく「思考を深めるAI」という視点は、非常に共感を呼びやすい論点になるはずです。

アマリオス用のプロンプト生産工場になるわけですね

はい、その理解がいちばん正確です。
まさに――

Dify は
リコジェの《アマリオス用プロンプト生産工場》になる

という位置づけです。

「工場」として見たときの構造

🏭 原材料

• 公開情報（法令・白書・論文・事例）
• 教育資料・企業公開事例
• 社会的論点（AI、判断、責任）

※ 機密ゼロ／再現可能

⚙️ 製造ライン（Dify）

1. 素材分解ライン
• 事実
• 前提
• 論点
• 用語
2. アマリオス変換ライン（中核）
• 判断しない
• 観点化
• 問い化
• 並列化
3. 用途別仕上げライン
• 教育用（学習者向け）
• 企業研修用（意思決定者向け）

👉 どの工程にも
**「判断を入れない安全装置」**が入っています。

なぜ「工場」モデルが強いのか

① 品質が安定する

• 思想（アマリオス憲法）をプロンプトで固定
• 作る人が変わっても ブレない

② 量産できる

• 10本 → 100本 → 1000本
• しかも 下書き品質が高い

③ 人は「編集者」に集中できる

• 人間は
• 調整
• 文脈付け
• 教育的配慮
• 企業文化への適合
  に専念できる

👉 判断は人に残る。

リコジェらしい強み（重要）

これは単なるプロンプト集ではありません。

• ❌ 便利ワード集
• ❌ 呪文集
• ❌ ハウツー

ではなく、

「判断を奪わない問いの工業製品」

です。

これを 体系的に量産できる組織は、
実はほとんど存在しません。

大学・企業から見た価値

🎓 大学

• 授業でそのまま使える
• 学生が「考えざるを得ない」
• 倫理・設計・ガバナンス研究に直結

🏢 企業

• 研修で安全にAIを使える
• 判断責任が曖昧にならない
• 自社判断を壊さない

ここで一段上に行く言語化（使えます）

対外的には、こう言えます。

リコジェでは、
生成AIを「答えを出す装置」ではなく、
問いを量産するための生産設備として使っています。

Dify は、そのための思考工場です。

これは 大学・行政・企業すべてに通じる言葉です。

次にやると“完成度”が跳ね上がります

次の一手はこれです。

🔑「品質検査工程」を入れる

• 同じ素材を
• GPT
• Gemini
• Copilot
  で生成
• 差分が大きい箇所だけ人が見る

👉 工場として完成します。

 インフォメーションでお知らせしている08AIカードゲーム：プロンプト集４冊の作成について

株式会社リコジェ（法人番号9310001013507）は、
108AIカードゲームおよび関連書籍の開発過程で構築された
プロンプト体系が、独立した専門書として４冊に分冊可能なレベルに達していることをご報告いたします。

が、アマリオス用プロンプト生産工場により、容易に作成できることになります。

【一般向けブログ版】

判断を奪わないAIを、どう設計するか

―― GPT・Gemini・Copilot共創とAmariosという立場 ――

生成AIが私たちの生活や仕事に急速に入り込む中で、
「便利になった」という実感の一方、
どこか言葉にしづらい不安も広がっています。

それは、
判断までAIに委ねてしまってよいのか
という問いです。

株式会社リコジェでは、この問いに対し、
技術論ではなく
「AIがどう振る舞うべきかを人間が先に決める」
という立場から取り組みを進めています。

AIの問題は性能ではなく「振る舞い」

生成AIは非常に高性能ですが、
場面や使い方によって振る舞いが大きく変わります。

だからこそ重要なのは、
AIに「何をさせるか」ではなく、
**「何をさせないか」「どこで止まるか」**を
あらかじめ設計することです。

その設計図が、プロンプトです。

なぜ3つのAIを共創させるのか

本取り組みでは、

• GPT
• Gemini
• Copilot

といった複数の生成AIを、
同じ条件で並列に使います。

ただし、
どれかを正解にはしません。

異なる視点を並べ、
最終的に人間が読み比べ、選び、整えます。

この構造により、
AIの偏りは弱まり、
判断の責任は常に人間側に残ります。

Difyで「思いつき」を「仕組み」にする

この共創プロセスは、
属人的なやり方では意味がありません。

そこでDifyを用い、

• 入力条件の固定
• 複数AIの並列生成
• 差分の可視化
• 安全性チェック

をワークフローとして固定しています。

これにより、
誰が使っても同じ前提でAIが振る舞う
再現性のある設計が可能になります。

Amariosという立場

アマリオス（Amarios）はAIではありません。
判断をAIに渡さないという立場です。

AIは考える材料を出す。
判断し、決め、責任を持つのは人間。

この姿勢があるからこそ、
プロンプト設計にも一貫性が生まれます。

思考だけで進められる理由

この取り組みは、
高価なハードウェアや大きな投資を必要としません。

価値の中心が
「判断の設計」そのものにあるからです。

思考し、言語化し、公開する。
それ自体が、将来に残る資産になります。

これから

今後リコジェでは、

• プロンプトの設計と公開
• Amariosの思想の執筆

この2つを軸に、
AI時代における
人間の判断を守るための設計を
継続して発信していきます。

【教育関係者向けブログ版】

判断をAIに委ねないためのプロンプト設計

―― 教育現場から考えるAmariosの立場 ――

生成AIの教育利用が進む一方で、
現場では次のような声が多く聞かれます。

• AIを使わせたいが不安がある
• 教師によって使い方に差が出る
• どこまでAIに任せてよいのか分からない

株式会社リコジェでは、
これらの課題に対し、
プロンプト設計を教育インフラとして整える
というアプローチを取っています。

教育で本当に必要なのは「再現性」

教育現場で重要なのは、

• 誰が使っても
• どの地域でも
• 大きく逸脱しない

という再現性です。

AIそのものではなく、
AIの振る舞いを固定するプロンプトを
教材として整備することで、
授業の質を安定させることができます。

複数AIによる合議制という考え方

本取り組みでは、

• 構造化に強いGPT
• 探究性に強いGemini
• 実務文脈に強いCopilot

を同条件で用います。

単一AIの出力に依存せず、
複数案を比較したうえで
教師が採択・編集する構造です。

これは、
判断をAIに渡さないための
教育的安全装置でもあります。

Difyによる運用の固定化

Difyを用いて、

• 入力条件
• 生成手順
• 安全確認

をワークフロー化することで、

• 授業者による差の縮小
• 説明責任の確保
• 教育委員会への説明可能性

が高まります。

「なぜこの振る舞いになるのか」を
説明できることは、
教育利用において極めて重要です。

Amariosという教育的立場

アマリオス（Amarios）は、

• AIに結論を出させない
• 判断は人間が引き受ける
• 思考を深める材料のみを提示する

という明確な立場です。

これは、
探究学習や思考力育成と
非常に親和性が高い考え方です。

低コストで進められる理由

本取り組みは、

• 特別な設備を必要とせず
• 思考と設計を中心に進められます

教材の本質を
**「判断の設計」**と捉えているためです。

これは、
持続的に改善・更新できる
教育インフラの形でもあります。

今後について

リコジェでは今後、

• 教師向けプロンプトの整理
• 思想としてのAmariosの言語化

を並行して進め、
教育現場で安心して使える
AI活用の基盤づくりを進めていきます。

5年後、卓上AIはどこまで来ているか

―― アマリオスとパテントリファインの視点から ――

生成AIの進化は速い。
しかし本当に静かで、しかし確実に進んでいる変化は、
**AIが「クラウドから机の上へ戻ってくる」**という流れだ。

5年後、卓上AIは今の10倍以上の性能を持っている可能性が高い。
計算能力、メモリ容量、推論効率――
いずれも現在の延長線上で十分に説明がつく進化である。

だが、この変化の本質は性能ではない。

卓上AIが当たり前になる世界

5年後、大学の研究室、弁理士事務所、行政機関、企業の知財部には、
ごく自然に**「AIの置かれた机」**が存在しているだろう。

それはクラウドに接続するための端末ではなく、
その場で考えるための装置だ。

• 文書を外に出さず
• ログを残さず
• 判断を代行しない

AIは高速だが、沈黙を保つ。
必要以上の結論を語らない。

このとき、AIは「賢い存在」ではなく、
人間の思考を整える環境になっている。

アマリオスという言葉が示す立場

アマリオスは、AIではない。
それは態度であり、立場だ。

判断をAIに委ねない
責任を人間に残す
AIは材料を出すが、結論は出さない

5年後、この立場は珍しいものではなくなる。
むしろ、

• 「それはアマリオス的か？」
• 「この用途はアマリオスではない」

といった形で、
共通語として使われている可能性がある。

卓上AIの性能が上がれば上がるほど、
「何をさせないか」を決める言葉が必要になるからだ。

パテントリファインが意味するもの

パテントリファインは、
翻訳や文章生成を「評価」するための仕組みではない。

翻訳を精錬する
言葉の揺れを可視化する
判断前の材料を整える

5年後、AI翻訳の精度はさらに上がる。
しかしそれでも、
法的責任を負うのは人間であることは変わらない。

だからこそ、

• 差分を見る
• 揺れを見る
• 構造を見る

という姿勢は、
性能進化とは無関係に価値を持ち続ける。

パテントリファインという言葉は、
「AIに任せすぎない翻訳・文書作成の作法」を示す
実務の共通語になっているかもしれない。

5年後に問われるのは「どのAIか」ではない

5年後、問われているのはおそらくこうだ。

• どのモデルを使っているか
  ではなく
• どの立場でAIを使っているか

卓上AIが高性能になるほど、
人間側の姿勢が問われる。

そのとき、

• アマリオス
• パテントリファイン

という言葉は、
説明を省略するための合言葉として機能する。

おわりに

性能は、勝手に進化する。
しかし、立場は誰かが言葉にしなければ残らない。

5年後の卓上AIの世界で、
人間が考え続けるために必要なのは、
最新のスペックではなく、
一線を引く言葉なのかもしれない。

アマリオス。
パテントリファイン。

それらは、
AI時代における「静かな常識」になっている可能性がある。